Phƣơng pháp nghiên cứu

2.2.1 Mơ hình Var:

Trước năm 1980, các nhà kinh tế lượng sử dụng mơ hình hệ phương trình đồng thời để dự báo và phân tích các biến kinh tế vĩ mơ cũng như nghiên cứu về chu kỳ kinh tế. Phương trình này chủ yếu thơng qua các giả định về sự tương tác qua lại giữa các biến nội sinh trong mơ hình. Tuy nhiên các giả định này không kiểm định được, thường dựa trên lý thuyết kinh tế hoặc trực quan của người làm mơ hình. Do đó trong trường hợp cơ sở lý thuyết không vững, dễ đưa ra các kết quả sai lệch so với thực tế.

đều mang tính nội sinh, nghĩa là đều có tác động qua lại lẫn nhau. Từ đó ơng đề xuất mơ hình nhiều biến số mà trong đó các biến số trong mơ hình đều đóng vai trò như nhau, và đều là biến nội sinh. Tuy vẫn có những hạn chế nhưng tính tin cậy của dự báo thu được thường tốt hơn nhiều so với một số mơ hình hệ phương trình đồng thời cồng kềnh nhiều biến và nhiều phương trình. Do đó ngày nay các mơ hình dạng VAR đã trở thành một cơng cụ quan trọng và được sử dụng rộng rãi, đặc biệt là trong các bài toán liên quan đến các biến kinh tế vĩ mô.

Ứng dụng của các mơ hình dạng Var:

- Dự báo, đặc biệt là dự báo trung hạn và dài hạn.

- Phân tích cơ chế truyền tải sốc, nghĩa là xem xét khi một biến số trong mơ hình chịu một cú sốc thì tác động của nó tới các biến số khác như thế nào. Điều kiện sử dụng mơ hình Var:

- Các biến phải là các chuỗi dừng.

- Các biến trong mơ hình phải được sắp xếp theo một thứ tự thích hợp, phù hợp với quy luật kinh tế của chúng. Việc thay đổi thứ tự các biến trong mơ hình Var sẽ làm thay đổi kết quả ước lượng.

2.2.2 Các bước chạy mơ hình Var: - Bước 1: kiểm định tính dừng:

Giả sử ta có phương trình hồi qui như sau: Yt = pYt-1 + ut 1 p1

Ta có giả thuyết sau:

H0: p=1 (Yt là chuỗi không dừng) H1: p<1 (Yt là chuỗi dừng)

Dùng kiểm định DF (viết tắt của Dickey và Fuller), ta so sánh giá trị thống kê  tính tốn được với giá trị thống kê  tra ở bảng DF. Tuy nhiên, do có thể có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các ut do thiếu biến, nên trong Eview người ta thường sử dụng kiểm định Dickey và Fuller mở rộng, hay còn gọi là kiểm định ADF (Augmented Dickey – Fuller Test). Kiểm định này được thực hiện bằng cách đưa thêm vào phương trình các biến trễ của sai phân biến phụ thuộc Yt.

Trong chương trình Eview, để sử dụng kiểm định ADF, ta chọn View/Unit Root Test.

Sau khi kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu, nếu chuỗi dữ liệu là không dừng phải xử lý thành chuỗi dừng bằng cách dùng sai phân. Ví dụ:

 Sai phân bậc 1: Y Yt Yt1

 Sai phân bậc 2: Y Yt Yt2

 Sai phân bậc k: Y Yt Ytk

Lấy sai phân từ 1 đến k cho đến khi dữ liệu là chuỗi dừng. Đối với các biến số kinh tế chuỗi thời gian, thông thường chuỗi dữ liệu là dừng ở sai phân bậc 1.

- Bước 2: kiểm tra tính đồng liên kết

Hiện nay trong chương trình Eview, kiểm tra tính đồng liên kết theo phương pháp Var của Johansen. Tuỳ vào số biến trong mơ hình hồi qui (ví dụ k biến số) mà ta có tối đa (k-1) số phương trình đồng liên kết. Để quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0 (khơng có đồng liên kết), ta so

sánh giá trị tính tốn được với giá trị tra bảng ở mức ý nghĩa 1%, 5% hoặc 10%:

 Nếu giá trị tính tốn được < giá trị tra bảng: chấp nhận giả thuyết H0  Nếu giá trị tính tốn được > giá trị tra bảng: bác bỏ giả thuyết H0 Trong chương trình Eview, để sử dụng kiểm định tính đồng liên kết, ta chọn View/Cointegration Test.

Lưu ý: chuỗi dữ liệu dùng để kiểm tra tính đồng liên kết là chuỗi khơng không dừng.

- Bước 3: chọn độ trễ thích hợp cho mơ hình.

Các tiêu chuẩn thường được dùng để lựa chọn độ trễ thích hợp là Akaike (AIC), Hannan-Quinn (HQ), Schwaiz (SIC) …

Trong chương trình Eview, để chọn độ trễ thích hợp, ta chọn View/Unit Root Test. Trong cột Test Type chọn Augmented Dickey Fuller. Sau đó so sánh kết quả của các kiểm định để lựa chọn độ trễ thích hợp.

Về phương pháp thực hiện thì chúng ta cần lựa chọn độ trễ đủ lớn để triệt tiêu sự tự tương quan trong phần dư. Tuy nhiên việc đưa thêm một biến trễ vào mơ hình sẽ làm tăng thêm k*k hệ số cần ước lượng. Bên cạnh đó, cần kết hợp lý thuyết và thực tế tại mỗi quốc gia mà lựa chọn độ trễ thích hợp cho mơ hình.

- Bước 4: lựa chọn thứ tự ưu tiên cho các biến

Căn cứ vào đặc thù của nền kinh tế tại nước đang nghiên cứu để đưa ra các giả thuyết thích hợp cho thứ tự ưu tiên giữa các biến.

Ví dụ: đối với các biến số giá xăng dầu (OIL), lạm phát (CPI), và giá gas bán ra thị trường (GAS). Ta có thể đưa ra giả thuyết như sau: giá xăng dầu tăng làm cho chỉ số lạm phát tăng, qua đó làm tăng giá bán GAS của các đại lý phân phối. Như vậy thứ tự ưu tiên các biến sẽ là: OIL -> CPI ->

GAS.

Giả thuyết của ví dụ tác giả đưa ra như trên căn cứ theo đặc thù của nền kinh tế, tuy khơng chính xác hồn toàn nhưng độ tin cậy của giả thuyết trên là chấp nhận được.

- Bước 5: chạy mơ hình VAR

Để chạy mơ hình VAR, trong Eview, đầu tiên ta chọn thứ tự các biến bằng cách click vào các biến theo thứ tự. Sau đó chọn Open/As Var. Trong cột Var Type chọn Unrestricted Var. Trong cột Lag Intervals for Endogenous chọn độ trễ thích hợp cho mơ hình. Trong cột Exogenous Variables điền vào các biến ngoại sinh (nếu có). Sau đó chọn “ok” để xem kết quả.

2.2.3 Thu thập số liệu: Cách chọn nguồn dữ liệu: Cách chọn nguồn dữ liệu:

Dữ liệu chỉ số lạm phát, chỉ số tỷ giá các nước theo USD, chỉ số giá trị xuất nhập khẩu của các nước được lấy từ nguồn dữ liệu của IMF.

Cách chọn khoảng thời gian để khảo sát:

Đầu năm 1999 được xem là mốc thời gian nền kinh tế Việt Nam vừa trãi qua cuộc khủng hoảng kinh tế trong khu vực 1997 và đang từng bước hồi phục. Năm 2010 cũng là thời điểm nền kinh tế Việt Nam vừa trãi qua cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008. Tuy nhiên nếu chọn mốc thời gian là năm 2010 thì chuỗi dữ liệu khơng đủ độ lớn để chạy mơ hình. Vì vậy tác giả chọn mốc thời gian là từ quý I/1999.

Xử lý số liệu trước khi chạy mơ hình:

Như đã đề cập ở chương 1, để chạy mơ hình Var thì chuỗi dữ liệu phải là chuỗi dừng. Hầu hết các biến số kinh tế của lại là chuỗi khơng dừng. Do đó tác giả dùng phương pháp sai phân để có chuỗi dữ liệu dừng.

CHƢƠNG 3: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ TÁC ĐỘNG CỦA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI ĐẾN CÁN CÂN

THƢƠNG MẠI CỦA VIỆT NAM

Dự trên cách thức lựa chọn mơ hình như trình bày tại chương 2, tại chương này tác giả trình bày các giả định và kết quả nghiên cứu của mơ hình.